유전 알고리즘을위한 염색체와 같은 물리적 인 그래프와 같은 구조체 (예 : 다리 또는 건물)의 인코딩에 대한 연구/문헌을 찾고 있습니다.유전자 알고리즘을위한 그래프와 같은 물리적 구조 인코딩
그래프와 같은 말은 구조가 모서리로 연결된 노드 또는 예를 들어 용접 된 접합으로 연결된 강철 빔이라는 것을 의미합니다. 모양을 수정하는 돌연변이 연산자에 대한 연구 또한 도움이됩니다. 이러한 구조의 경우 연결 자체가 아닌 공간에서 각 관절의 위치가 중요합니다.
저는 비트 문자열과 실수 인코딩에 익숙합니다. 아마도 신경 회로망을위한 유전자 알고리즘 부호화와 약간의 유사점이있을 것이다.
신경망의 그래프 구조는 일반적인 구조에 적용될 수 있습니다. 방금 유전 알고리즘과 신경망을 결합한 것을 기억했습니다. Koehn의 인코딩 문제는 2.2.2 노드 기반 인코딩과 2.3 간접 인코딩에서 설명합니다. 또한 NEAT 알고리즘은 문제 설명을 적절하게 표현합니다.
아마 당신은 흥미로운 찾을 수 :
EVOLUTIONARY DESIGN OF ANALOG ELECTRICAL CIRCUITS USING GENETIC PROGRAMMING
(존 R. 코자, 포레스트 H 베넷 III, 데이비드 앙드레, 마틴 A. 킨)
그것은 유전 프로그래밍 방법을 설명합니다 회로의 원하는 동작에 대한 높은 수준의 설명문으로부터 아날로그 전기 회로를 자동으로 설계하기위한 것입니다.
이 기술은 매우 일반적입니다.이 논문에서는 회로의 토폴로지와 크기 조정을 자동화하는 데 사용되지만 다른 그래프와 유사한 문제에 적용 할 수 있습니다.
당신은
내부 연결을 변경하는 아홉 가지 방법
아마 약간의 수정과 함께 사용할 수 있습니다 ... 저항, 커패시터 및 강철 빔과 인덕터의 세 원래의 구성 요소 생성 기능을 변경해야합니다.
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